Берлін, Німеччина. General Dynamics European Land Systems (GDELS) виграла контракт на постачання бронетанкових транспортних засобів Piranha 5 для проекту Tawan німецької армії, довгострокової модернізації телекомунікаційної мережі, оголосила компанія в повідомленні.
Початкове замовлення включає 58 транспортних засобів, із загальним планом закупівель до 256 одиниць Піранхи 5. Вартість контракту для першої партії знаходиться в трицифровому мільйонному діапазоні EURO, а поставки плануються розпочатись у 2026 році, йдеться у повідомленні.
GDELS співпрацює з Rheinmetall, головним підрядником проекту, щоб інтегрувати Piranha 5 за допомогою 15-метрової телескопічної системи щогл, розробленої для функціонування як мобільного, броньованого центру підключення в мережі Tawan. Піранья 3 Kompak, аналогічний транспортний засіб для далекі дальності, використовувався зі швейцарською армією, говорить компанія.
Для підтримки оперативної готовності GDELS створить центр підтримки системи в Нойбранденбурзі, забезпечуючи технічну та логістичну підтримку для флоту, додається заява.
Розмітка, яка зараз є частиною Calmatters, використовує розслідувальну звітність, аналіз даних та інженерію програмного забезпечення для виклику технології для обслуговування суспільного блага. Зареєструватися Рогінформаційний бюлетень, який доставляє наші історії та інструменти безпосередньо у вашу поштову скриньку.
Зараз мешканці Каліфорнії платять найвищу ціну за електроенергію в континентальному США, повідомляють державні аналітики минулого місяця. Витрати частково були спрямовані на збори для запобігання та страхування по пожежах, але аналітики передбачають менш помітне джерело тиску на рахунки за електроенергію вперед: зростання попиту на електроенергію з центрів обробки даних.
Захоплений у непосильних будівлях, центри обробки даних зберігають та передають вміст Інтернету. Принаймні один бере участь щоразу, коли ви переглядаєте відео Tiktok або магазин на Amazon. Але в останні роки штучний інтелект, а особливо нові системи загального призначення, такі як Chatgpt, змусили серверні ферми множити.
Це означає, що більше електростанцій для побудови та більшої кількості ліній передачі для роботи, залишаючи державні регулятори все більше стурбовані тим, що широка громадськість буде на гачку для запою електроенергії Big Tech.
Штучний інтелект
Каліфорнія розслідує перетворення OpenAI у компанію з комерційною організацією
Генеральний прокурор штату запитав компанію, як вона планує передати активи з благодійної некомерційної організації
У відповідь, законодавці Каліфорнії протягом останніх тижнів запропонували законопроекти, щоб забезпечити, щоб клієнти електроенергії не платили за інфраструктуру, яку комунальні компанії будують для обслуговування центрів обробки даних – та заохочення більшої енергоефективності або використання чистої енергії з боку технологічних компаній , підприємці та ІТ -відомства, які використовують центри.
Один із заходів, від демократичної Асамблеї Ребекки Бауер-Кахан із Сан-Рамона, вимагатиме центрів обробки даних та розробників великих моделей AI, щоб публічно ділитися кількістю енергії, яку вони використовують. Це також змусить державних енергетичних регуляторів застосовувати стандарти ефективності для центрів обробки даних.
Інший, від сенатора демократичної держави Стіва Паділла з Chula Vista, вимагатиме регуляторів комунальних послуг скласти структуру швидкості електроенергії, спеціально для центрів обробки даних. Інший законопроект від сенатора дасть операторам центру обробки даних, якщо вони створять щонайменше 20 робочих місць та отримають 70% своєї енергії з нульових джерел викидів.
Каліфорнійські законодавці приєднуються до законодавців з технічних центрів по всій країні, пропонуючи правила влади Центру обробки даних.
У Вірджинії, найзайнятіше місце у світі для Інтернет -трафіку Центру обробки даних, державний законодавець на початку цього року, запропонований забороненим комунальним підприємствам передавати витрати на будівництво та енергетичну інфраструктуру для клієнтів. Інший знову ввів законопроект, щоб вимагати проектів центрів обробки даних, що відповідають певним стандартам енергоефективності, щоб отримати податкові кредити. Законодавці в державі також розглядають можливість вивчити, чи платники податків субсидують галузь центрів обробки даних.
У Техасі законодавці розробляють законопроект, який підтримує некомерційне середовище Техас, щоб пов'язати пільгу з податку на продаж для центрів обробки даних до стандартів енергоефективності.
В іншому випадку Комісія з комунальних послуг штату Огайо розглядає можливість вимагати від центрів обробки даних більше передових витрат, пов'язаних з довгостроковими енергетичними договорами. В Орегоні законодавці розглядають законопроект, який би заважав комунальним компаніям передавати витрати на платників податків та інший, який вимагатиме від усіх центрів обробки даних до 2040 року.
У сукупності правила на державному рівні можуть, якщо затвердити, мати глобальний вплив. Більшість центрів обробки даних у світі знаходяться в США, з найбільшою кількістю тих, хто в Каліфорнії, Техасі та Вірджинії. Закони також представляли б щось із зміни законодавчої атмосфери: більше половини судових центрів держави США – і дохід, який вони приносять, – пропонуючи їм податкові пільги.
Хоча зараз виходить на перший план, вимоги до живлення центру обробки даних протягом багатьох років викликали занепокоєння. У 2008 році Міністерство енергетики США розпочало ініціативу, яка допоможе отримати проблему під контролем. Але поширення штучного інтелекту загального призначення, зроблених такими компаніями, як Google та OpenAI, розвиток яких покладається на графічні процесори, що голодують над владою, погіршують проблему. Центри обробки даних, які навчали нещодавню версію моделі AI, що стоїть за Chatgpt, використовують стільки електроенергії, скільки 30 магазинів Walmart, нещодавно повідомили дослідники The Wall Street Journal.
Китайська компанія, Deepseek, запропонувала певну надію на ефективність в останні тижні, коли його додаток досяг №1 на магазинах Apple та Google. Інструмент чату працює від моделі AI, розробленої з часткою ресурсів, необхідних основними американськими моделями, стверджують її творці. Американські компанії також знаходяться під тиском дослідників технологій, які підштовхують їх відмовитися від пошуків AI для виконання практично будь -якого завдання, а натомість створити моделі для конкретних завдань. Це значно зменшило б потреби в енергії та води.
Але поки що розширення центрів обробки даних не показує жодних ознак уповільнення в Каліфорнії, – сказала Сільві Ешфорд, аналітик з питань енергетики та політики в Мережі реформ у комунальній службі. Ешфорд заявив, що необхідність запуску ліній передачі в центрах обробки даних може підвищити ціни для платників ставок Каліфорнії, кожен п'ятий з яких вже відстає від оплати рахунків за електроенергію.
“Регуляторам потрібно захистити клієнтів житлового та малого бізнесу від того, щоб здійснити тягу до цих нових витрат на центр обробки даних”, – сказав Ешфорд. “Каліфорнія повинна бути проактивною та розробити справедливі рішення для відновлення витрат та проектування електроенергії, щоб центри обробки даних платили свою справедливу частку за вдосконалення системи”.
У Південно -Східному Сполучених Штатах “платники ставок субсидують витрати на електричну інфраструктуру, яка будується для обслуговування центрів обробки даних”, включаючи газові електростанції та трубопроводи, згідно з повідомленням, опублікованим минулого місяця Інститутом енергетики та фінансового аналізу. Центри обробки даних називають першопричиною зростання витрат на енергію цього року в середньоатлантичному регіоні США, на думку аналітиків енергетичної галузі, які розмовляли з Washington Post.
Заголовок:
Електрик Оскар Рівас працює над новою генераторною системою на третьому поверсі одного Вілшира, багатоповерхової офісної будівлі, яка майже повністю перетворилася на ферму сервера або центру обробки даних у центрі Лос-Анджелеса 10 вересня 2024 р. Моліна, Лос -Анджелес Таймс через Getty Images
Каліфорнійські законодавці, які намагаються регулювати центри обробки даних, не змогли вказати на певний приклад того, коли комунальні послуги передають споживачам, що коштують центру даних. Але Паділла заявив, що подібні норми центру обробки даних розглядаються в декількох штатах, оскільки “люди усвідомлюють дуже реальне збільшення витрат і що це робить здатності людей процвітати, жити та інвестувати. Ми повинні бути дуже чіткими очима щодо того, які наслідки і як ми можемо випереджати це ».
Бауер-Кахан сказала, що її захід має на меті вирішити проблеми, які можуть виникнути в майбутньому.
“Якщо ви покладете ці величезні центри обробки даних на сітку, розпустіть частину цієї енергії, і попит продовжує зростати, нам потрібно переконатися, що ці витрати не несуть платників податків, щоб збагатити ці приватні компанії” сказав.
Існують докази, хоч і непереконливі, що Каліфорнійські центри обробки даних вже можуть сприяти більш високим витратам і планує їх понести.
Останні презентації інвесторам Pacific Gas & Electric та Південна Каліфорнія Едісон детально розповідають про приплив великих проектів та дорогих інвестицій в інфраструктуру. Тихоокеанський газ та електричний отримав десятки пропозицій центру обробки даних минулого року, повідомляє The Los Angeles Times.
Минулого місяця муніципальна комунальна компанія в Санта -Кларі оголосила на 5% підвищення ставок для всіх клієнтів через “критичні інфраструктурні проекти”. Санта -Клара – найзайнятіше місто в Каліфорнії для активності центру обробки даних, а понад 50 серверних ферм збільшують 60% енергії від корисності. Зростання було для проектів, які приносять користь усім, керівнику з корисністю, Manueal Penda of Silicon Valley Power, розповів Calmatters.
Так само, як збільшений рух на дорогах призводить до заторів та затримок, додавання великих навантажень центру обробки даних до енергоелектричної мережі може теоретично підняти загальний попит на електроенергію та посилити перевантаження передачі, заявив професор UC Riverside Shaolei Ren, який вивчає вплив на екологічний вплив центрів обробки даних. Але він сказав, що зв’язок між центрами обробки даних та більш високими показниками комунальних послуг для клієнтів житла не завжди є простим. Незважаючи на те, що частота комунальних послуг постійно зростає, ці збільшення є результатом складної суміші факторів, включаючи інфляцію.
“Однак, запобіжне законодавство та правила все ще цінні”, – додав Рен. “Це може допомогти захистити клієнтів житла від потенційних швидкостей тарифів, оскільки більше центрів обробки даних надходять в Інтернет, гарантуючи, що домогосподарства не раптово обтяжуються різким збільшенням витрат на електроенергію”.
↩︎ Посилання
Як центри обробки даних впливають на навколишнє середовище, здоров'я та житло
Витрати для платників стажування електроенергії є лише одним потенційним наслідком від високого споживання енергії за допомогою центрів обробки даних.
До 2030 року центри обробки даних можуть внести до 1300 передчасних смертей у Каліфорнії, нести 20 мільярдів доларів витрат на охорону здоров'я та конкуруючи з викидами парникових газів кожного автомобіля в Каліфорнії як причину витрат на охорону здоров'я, згідно з оцінкою, опублікованою минулого місяця Каліфорнійським інститутом дослідників технологій та Ріверсайд -дослідників, включаючи Ren.
Звіт Національної лабораторії Лоуренса Берклі, складений для Міністерства енергетики, за підрахунками енергетики втричі втричі втричі за останнє десятиліття і, як передбачається, вдвічі або втричі до 2028 року. У звіті Морган Стенлі, опублікованому минулому осені, виявив, що протягом п'яти років глобальні дані Центральна промисловість може виробляти 40% щорічних викидів США.
Аналіз діяльності енергетичної компанії в Сполучених Штатах показує, що швидке зростання центрів обробки даних проводить ініціативи щодо зменшення викидів парникових газів, згідно з майбутнім звітом Центру біологічного різноманіття, некомерційної групи збереження, яка подала позов до позову Блокуйте будівництво центру обробки даних у Каліфорнії в грудні 2024 року.
Лорен Бріджс, доцент університету Вірджинії, який вивчає суспільний вплив центрів обробки даних, стурбований, що вони могли б збільшити житлові витрати в дослідженні, які вона проводила, виявило, що їх споживання енергетичних ресурсів поблизу Лондона сприяло місцевій житловій кризі. Забруднення шуму також є поширеною проблемою, а резервні генератори в Каліфорнії спалюють дизельне паливо та метан в Теннесі, що завдають шкоди якості повітря для громадських громад. Мости також насторожують зростанням інтересів, таких як Microsoft у повторному відкритті атомних електростанцій для подачі електроенергії до центрів обробки даних.
Центри обробки даних часто привабливі для місцевих політиків, оскільки вони сплачують продаж та використовують податок на активи в центрах обробки даних, але витрати, пов’язані з їх будівництвом, часто передаються споживачам, і це особливо шкодить людям з нижчим рівнем доходу, які платять більші Відсоток їх доходу для електроенергії, ніж ті, що мають більший дохід.
Зусилля державних та місцевих законодавців щодо регулювання центрів обробки даних приходять в той же час, коли Білий дім та такі компанії, як Oracle, OpenAI та SoftBank, запустили проект Stargate, спільне підприємство в розмірі 500 мільярдів доларів для створення центрів обробки даних та пов'язаної з ними інфраструктури. Підтримка будівництва центрів обробки даних є двопартійним питанням: в останні дні на посаді президент Джо Байден підписав виконавчий наказ, який дозволяє будувати центри обробки даних на федеральній землі.
Мости вважає, що проект Stargate може чинити тиск на законодавців, щоб розширити податкові пільги до центрів обробки даних та протистояти правилам щодо них, але вони все ще повинні займатися довгостроковим плануванням потреб у воді та енергії та протистояти проблемам, які центри створюють для своїх виборців ..
“Не було б розумно державним та місцевим розробникам політики зайняти позицію нестримного зростання, не враховуючи, як це вплине на всі проблеми, які виникають у тому, щоб мати центри обробки даних”, – сказала вона. “Я думаю, що існує розрив між пріоритетами федерального уряду та реальністю, що цей розвиток відбудеться в місцевих районах”.
Усі учасники жили в США, працювали в дослідженнях біомедичних відкриттів і працювали з низкою неклінічних, клінічних, візуалізаційних та геномічних даних. Віковий діапазон учасників становив 18–24 (1), 25–34 (8), 35–44 (4) та 45–54 (2). Їх досвід роботи коливався від 1–5 років (5), 5–10 років (4) та понад 10 років (6). Наше дослідження включало 5 жінок та 10 чоловіків. Більшість учасників ідентифікувались як кавказьке/європейське походження (9), за ним – Південноазіатська (3), Східна Азія (1), Африканське походження (1) та інші/змішані походження (1). Учасники працювали в різних галузях та академічних установах, починаючи від розмірів від самозайнятих позаштатних посад до компаній з понад 20 000 працівників, причому близько половини приїжджають з фармацевтичних або біотехнологічних операцій, а інша половина-з академічних медичних центрів, медичних організацій чи лікарень.
Експертиза учасника
Учасники цього дослідження включали вчені з хорошої лабораторної практики (GLP) / науковців, хороших клінічних практик (GCP), секвенування основного персоналу, вчених сухих лабораторій та клініцистів. Кожна людина мала різне розуміння та використання біомедичних даних на основі своїх знань та практичних умов. Ми підсумовуємо ці різноманітні інтерпретації в таблиці 2.
Таблиця 2 Умови досвіду та практики для учасників навчання.
Як випливає з таблиці 2, різні сектори зацікавлених сторін у процесі біомедичного виявлення мають надзвичайно різні визначення біомедичних даних залежно від ролей, які вони відіграють. Тим не менш, хоча ці чіткі підмножини та використання біомедичних даних потребують окремих процесів нормалізації та структур даних, потік даних від неклінічного виявлення до досліджень точної медицини, що вимагає об'єднання процесів даних та посиленої співпраці між усіма персонажами.
Якісні висновки
Найпоширенішими мотиваціями досліджень, про які учасники, обговорені під час інтерв'ю схвалення, (e) спростити діагностику пацієнтів та (f) виявити позитивні зміни, які можуть бути реалізовані в клінічних умовах для покращення результатів здоров'я пацієнтів.
Учасники описали різноманітні типи даних, з якими вони працювали (табл. 3), включаючи кількість білків від модельних організмів, структурованих та клінічних даних вільно тексту, дані про геномні одноклітинні та цілі геномні дані та постклінічні дані, такі як препарат Продуктивність та маркетингові показники.
Таблиця 3 Типи даних, які використовуються учасниками.
Інструменти аналізу були високозалежними (додаткова таблиця 2)-учасники використовували IBM SPSS, Redcap та Microsoft Excel для інтуїтивних обчислень, ImageJ та Prism для аналізу зображень, Gatk для первинних та вторинних геномних даних, Python (включаючи Pandas, Numpy, Scipy Пакети), R (включаючи біопровідник, а також GGPLOT2 та інші бібліотеки Tidyverse), SQL та SAS Для загальних потреб даних, NextFlow та Cromwell для трубопроводу та розробки робочого процесу, а також Anaconda та Docker для версії програмного середовища.
Виклики, пов'язані з біомедичним виявленням
Виходячи з інтерв'ю з нашого якісного дослідження, ми визначили наступні больові точки, які, як правило, перешкоджають процесу відкриття біомедичного відкриття.
Виклик 1. Визначення та закупівля відповідних даних для даного дослідницького питання
Основним напрямком інтерв'ю учасників було навігація на баланс між виявленням та вилученням відповідних даних для даного дослідницького питання. І достатні фінансові ресурси, і адекватна кількість часу, необхідні або для отримання необхідних даних, або для придбання їх із зовнішнього джерела. Зокрема, в середовищі експериментальної лабораторії («мокра лабораторія») збір даних на основі паперу може бути стомлюючим ручним процесом для більшої генерування даних, що призводить до підвищення ризику проблем якості нижче за течією при передачі даних у обчислювальні середовища. Крім того, ускладнення можуть виникати з точки зору координації та співпраці між зацікавленими сторонами та планувальниками досліджень, щоб визначити найбільш підходящі дані для дослідницького питання.
Виклик 2. Курація та перевірка закупівельних даних для аналізу нижче за течією
Забезпечення цілісності та якості закупівельних даних є ще однією головною проблемою в інтерв'ю. Больові точки, виділені під час процесу курації даних, включають час відставання під час курації даних, особливо при обробці неструктурованих даних, відсутність узгодженості у вимогах щодо контролю якості даних для організацій та біомедичних підполів, відсутності ефективних методів обміну даними, сумісні з конфіденційністю, та стомлююча ручна обробка даних при передачі даних по системах співробітникам та зацікавленим сторонам, особливо стосовно клінічних досліджень.
Виклик 3. Навчання, як застосовувати нові методи аналізу для перевірених даних та навігації непослідовних обчислювальних середовищ
Учасники, що походять з більш традиційного біологічного та медичного походження, описані перед значними кривими навчання при спробі розробити та застосувати робочі процеси обчислювального аналізу. Учасники також згадали про відсутність стандартизованих процесів для контролю версії коду та даних. Опитувані, які працюють спеціально з масштабними даними OMICS, описали, як масштаб їхніх даних може зробити аналіз та налагодження в локальних умовах нездійсненними. Учасники, які працюють з обчислювальними біологічними дослідженнями, описали, як їм потрібно використовувати як Python, так і R -середовища для їх аналізу, і це постійно переходити туди -сюди між двома платформами часто було випробуванням. Зрештою, як різноманітність середовищ кодування та програмного забезпечення, так і відсутність ефективних, зручних для користувачів методів для багатоміки інтеграції даних перешкоджає здатності учасників досліджень проводити відтворюваний аналіз, додаючи час, необхідний для аналізу даних у процесі біомедичного виявлення.
Виклик 4. Ефективно та відтворюють розподіл результатів, керованих даними
Надія опитаних у розподілі результатів їх аналізу, керованого даними, полягала в тому, що результати, отримані за допомогою відкриття, керованого даними, можуть бути використані для просування більш широких знань у цій галузі. Основні проблеми щодо розподілу результатів включали відповідність регуляторних вимог до випуску даних, забезпечення відтворюваності створених робочих процесів та результатів, перевірки біологічної інтерпретації результатів та належного передачі значущості та значення висновків, притягнутих до публічної аудиторії.
Виклик 5. Управління потоком даних по фазах життєвого циклу даних
Численні методи, описані учасниками для зберігання (додаткова таблиця 3), обмін (додаткова таблиця 4) та управління доступом (додаткова таблиця 5) підкреслюють значення потоку даних від генерації та закупівель до курації та валідації до аналізу та виявлення. Ключові больові точки, визначені щодо передач даних, які виникають серед зацікавлених сторін, включали відсутність єдності між системами управління та обміну даними, забороненими витратами на зберігання даних, труднощами, що забезпечують конфіденційність та безпеку даних, непослідовні нормативні вимоги, криві навчання для нових систем зберігання даних, Відсутність стандартизації очікувань контролю версій щодо коду та даних, вузького місця та затримки через необхідність координації між декількома зацікавленими сторонами.
Зрештою, через виклики, визначених для біомедичного відкриття, учасник інтерв'ю учасникам все перегукується з одним повідомленням: Значення співпраці та довіри навколо потоку даних. Кожен обмін даними передбачав безліч професійних зацікавлених сторін, включаючи генератори даних, науковців досліджень, кураторів даних, сторонніх постачальників, біоінформатиків, обчислювальних біологів, біологів та клініків. Інсайт та інтерпретація постійно потрібні від усіх зацікавлених сторін, щоб забезпечити точність та цілісність даних.
Рекомендації
Виходячи з наших результатів аналізу даних, ми розробили список із семи ключових рекомендацій для організацій, які прагнуть підвищити їх здатність проводити біомедичні дослідження виявлення.
Рекомендація 1. Створіть зручну для користувачів платформу для збору даних на лавці в біологічних дослідженнях
Перехід від ручного до електронного збору даних у біологічному виявленні може підвищити ефективність, покращити довіру до процесу збору даних та аналізу даних для науковців на базі лавки та покращити взаємодію між дослідженнями мокрого та сухого лабораторії.
Рекомендація 2. Встановіть єдину систему для відтворюваних біомедичних досліджень
Уніфікована система аналізу даних може забезпечити послідовні, спільні робочі процеси та призвести до нижчого бар'єру для введення для обчислювального аналізу. Прикладом групи, що реалізує таку систему, є одноклітинна спільнота, яка послідовно використовує пакети Seurat та Monocle для своїх досліджень. Крім того, наявність такої системи може допомогти зацікавленим сторонам відслідковувати введення даних та прогрес у дослідженні протягом усього трубопроводу Biomedical Discovery.
Рекомендація 3. Розробити спрощений робочий процес для налагодження та інтеграції з ноутбуків у робочі процеси для обробки великих масштабів даних 'omics
Цей робочий процес може включати опцію до контролю версії документів та зошити, а також графічний інтерфейс користувача для полегшення налагодження в хмарі.
Рекомендація 4. Вивчіть сторонні мережі постачальників даних для розробки наркотиків
В даний час надійність ІТ-інфраструктури для проекту може сильно відрізнятися залежно від відповідальної організації-більші компанії, як правило, мають більш сильні, хмарні інфраструктури для зберігання та адміністрування даних. Більше даних означає більше ускладнень з точки зору обробки даних, передачі даних та аналізу, а в таких ситуаціях для управління даними потрібні кілька експертів з різних сфер. Сторонні постачальники управління даними дуже корисні для управління цими проблемами доступу до даних, а також сприянням регуляторному процесу для фармацевтичних компаній. Краще розуміння систематизованого обміну даними, що відбувається в цілому, може значно прискорити біомедичне відкриття.
Рекомендація 5. Введіть вдосконалений, зручний для користувачів інструмент для обробки даних та прийому
Багато можливостей полягає в здатності використовувати такі методи, як генеративний ШІ для обробки даних40,41. Інтеграція обробки природної мови та машинне навчання за допомогою останніх трансформаторів або великих мовних моделей може допомогти зменшити втрату даних шляхом обробки неструктурованого тексту вільної форми. Крім того, інструменти, що включають генеративний ШІ, можуть зменшити криву навчання для більш складних методів обробки даних, надаючи прямий зворотний зв'язок щодо робочих процесів обробки даних для користувачів, які вперше стрибають в обчислювальний аналіз. Інтуїтивні, зручні для користувачів інструменти допоможуть демократизувати доступ до даних та спростити можливість їх поглинання для аналізу даних нижче.
Рекомендація 6. Поліпшення процесу спілкування між керівниками клінічних випробувань та клініцистами
Широка різниця в системах обміну даними, які використовуються в фармацевтичних компаніях та сторонніх постачальниках Тип використовується даними. Клініки та інші медичні працівники також часто не в змозі безпосередньо побачити вплив роботи, яку вони допомагають полегшити. Ми могли б скоротити час повороту для біомедичного відкриття в клінічному просторі завдяки розробці простих у користуванні платформами співпраці, що сприяють ефективній співпраці та комунікації між керівниками клінічних випробувань та клініцистами.
Рекомендація 7. Розробити інструменти та платформи для полегшення швидшого доступу до даних та більш ефективного, безпечного обміну даними
Створення захищених, демократизованих платформ даних, які дозволяють швидкому, безпечному обміну даними як всередині організації, так і за його межами, допоможе пом'якшити існуючі проблеми в потоці даних. Такий інструмент повинен включати економічно ефективне зберігання даних та параметри безпечного зв'язку та передачі даних між внутрішніми та зовнішніми сторонами.
Сполучені Штати лідирують у цифрових нафтогадах, зростаючи на 5,4% через вдосконалену інфраструктуру, резерви сланців та цифрову техніку, як AI, хмарні обчислення та моніторинг у режимі реального часу. Це підвищує ефективність, стійкість та прогностичне обслуговування, зменшуючи при цьому витрати та вплив на навколишнє середовище, узгоджуючись з національними цілями.
Newark, Del :, 20 лютого 2025 р. (Globe Newswire) – прогнозується, що ринок цифрових нафтових рішень буде відчути значне зростання в найближчому десятиліття. З орієнтовним розміром галузі 43,7 мільярда доларів у 2025 роціринок планується подальше розширюватися, досягнувши вартості 71,9 мільярда доларів до 2035 року. Очікується, що це зростання відбудеться при складених річних темпах зростання (CAGR) 5,1% з 2025 по 2035 рік.
Зростаючий попит на автоматизацію, прийняття рішень, що керуються даними та оперативну ефективність у нафтогазовому секторі, а також технологічний прогрес в IoT, AI та Big Data Analytics, призведе до розширення цього ринку. Оскільки гравці галузі продовжують інвестувати в цифрові рішення для оптимізації операцій та зменшення витрат, ринок цифрових нафтових рішень готовий стати свідком постійного зростання вартості протягом наступного десятиліття.
Регіональні уявлення про ринок цифрових нафтових рішень
США: Прогнозували рости в CAGR 5,4% З 2025 по 2035 рік, керований його міцною нафтогазовою інфраструктурою, резервами сланців та прийняттям AI та хмарних обчислень для підвищення ефективності та стійкості.
Великобританія: З a CAGR 4,9%ринок Великобританії виграє від фокусу на енергетичній безпеці, зменшенні вуглецевих слідів та підтримки уряду для розвідки на офшорному Північному морі, використовуючи прогнозну аналітику та IoT.
Європейський Союз: Зростати в CAGR 5,1%Ринок ЄС підживлюється інвестиціями в цифрові технології для зменшення енергетичної залежності та покращення відновлення нафти, при цьому досягнення цілей стійкості та переходу енергії.
Японія: Ринок Японії розширюється за допомогою CAGR 4,8%керується розширеною автоматизацією, аналітикою даних та енергоефективними системами, орієнтованими на покращення виробництва енергії, управління ресурсами та енергетичної безпеки.
Південна Корея: З a CAGR 5,5%Ринок Південної Кореї підсилюється сильною технологічною інфраструктурою, підтримкою уряду та інтеграцією відновлюваної енергії в нафтових родовищах, поряд із інноваціями в прогнозованому обслуговуванні та автоматизації.
Ключові винос зРинок цифрових нафтових рішень
Розширені технології, такі як AI, IoT, Big Data та Cloud Computing, революціонують операції нафтового поля, оптимізують виробництво та вдосконалення прийняття рішень.
Зростаюча увага на стійкість та дотримання регуляторних норм прискорює прийняття зелених цифрових рішень у галузі.
Північна Америка, особливо США, має найбільшу частку ринку, керовану надійною інфраструктурою та запасами сланців.
Азіатсько -Тихоокеанський регіон відчуває швидке зростання, особливо в таких країнах, як Південна Корея та Японія, через технологічний прогрес та проблеми енергетичної безпеки.
Такі проблеми, як високі витрати на впровадження, ризики кібербезпеки та дефіцит кваліфікованої робочої сили для подальшого зростання ринку.
Інтеграція аналітики даних AI, IoT та в режимі реального часу перетворює операції нафтового поля, підвищуючи ефективність та прийняття рішень. Просунуті технології, а також акцент на стійкість, переробляють те, як енергетичні компанії оптимізують виробництво, керують ресурсами та зменшують експлуатаційні витрати. – Nikhil KaitwadeАсоційований віце -президент у майбутніх ринках (FMI).
Видатні рушії ринку цифрових нафтових рішень
Підвищена ефективність: Цифрові технології оптимізують розподіл ресурсів та робочі процеси, що призводить до підвищення загальної ефективності.
Стійкість та екологічні проблеми: Цифрові рішення допомагають компаніям мінімізувати свій екологічний слід, оптимізуючи використання енергії та зменшуючи викиди.
Інтеграція відновлюваної енергії: Перехід до інтеграції відновлюваної енергії з традиційними операціями нафтового поля вимагає цифрових технологій для безшовної роботи.
Енергетична безпека: Оскільки енергетична безпека стає більш критичною, цифрові технології покращують управління ресурсами та виробництвом енергії.
Урядові норми: Суворі регламенти з навколишнього середовища та безпеки підштовхують нафтові компанії до прийняття цифрових рішень для дотримання та зменшення ризику.
Цифрова технологія Twin: Цифрові близнюки імітують середовища нафтового поля в реальному світі для покращення планування, моніторингу та експлуатаційної ефективності.
Відкрийте для себе нові можливості та отримайте трансформаційні відомості за допомогою наших звітів про цифрові та автоматизаційні рішення! https://www.futuremarketinsights.com/industry-analysis/digital-and-automation-solutions
Проблеми, з якими стикається ринок цифрових нафтових рішень
Високі витрати на впровадження: Початкові інвестиції, необхідні для цифрових технологій, включаючи обладнання, програмне забезпечення та навчання, можуть бути надмірно дорогими для багатьох нафтогазових компаній.
Ризики кібербезпеки: Інтеграція цифрових рішень розкриває операції нафтового поля збільшуючи загрози в кібербезпеці, піддаючи ризику та критичну інфраструктуру.
Відсутність кваліфікованої робочої сили: Попит на професіоналів, які мають досвід в галузі цифрових технологій, таких як AI, IoT та аналітика даних, перевищує постачання, що призводить до дефіциту кваліфікованого персоналу.
Складність інтеграції: Поєднання застарілих систем з новими цифровими рішеннями може бути складним, вимагаючи значного часу та ресурсів для безшовної інтеграції та сумісності системи.
Управління даними та якість: З величезною кількістю даних, що генеруються цифровими технологіями, управління, зберігання та забезпечення якості цих даних може стати складним для нафтогазових компаній.
Проблеми регуляторних та дотримання: Навігація по складному регуляторному ландшафту навколо цифрових технологій, особливо з точки зору конфіденційності, безпеки та екологічних стандартів, може перешкоджати прийняттю та створити ризики відповідності.
Конкурентний ландшафт ринку цифрових нафтових рішень
Ринок цифрових нафтових полі рішень є дуже конкурентоспроможним, керуючись швидким технологічним прогресом та зростаючим попитом на автоматизацію та аналітику даних у режимі реального часу. Компанії, як створені, так і нові, використовують такі технології, як AI, IoT, машинне навчання та хмарні обчислення для підвищення ефективності, оптимізації виробництва та зменшення витрат, узгоджуючись з цілями стійкості.
Стратегічні партнерства, співпраця та злиття та поглинання – це ключові стратегії, що підживлюють конкуренцію на ринку. З великою увагою до даних у режимі реального часу, прогнозованому обслуговуванню та інвестиціях на НДДКР, компанії постійно інновації, щоб запропонувати економічно вигідні, масштабовані та безпечні рішення, що відповідають потребам нафтогазової промисловості.
Ключові гравці
Emerson Automation Solutions
Рішення процесу Honeywell
ABB Ltd.
Automation Rockwell
Кег
Мав групу
Schneider Electric
Цифрові послуги нафти та газу Infosys
Siemens AG
Ітон
Доступ до повного звіту в рамках цифрових нафтових рішень та прогнозів зараз: https://www.futuremarketinsights.com/reports/digital-oilfield-solutions-market
Ключові сегменти ринку цифрових нафтових рішень
За компонентом:
Обладнання
Програмне забезпечення
Послуги
Від домену:
Рішення автоматизації
Інструментарія
Зрештою використання:
Вгору за течією
Середина
Вниз за течією
За регіоном:
Погляньте на пов'язані звіти про нафтогазову домену:
З Розмір ринку нафти та газу аналітики Очікується, що зросте з 11,8 млрд. Дол. США в 2025 році до 87,1 млрд. Дол.
З Цифрова ринкова вартість нафтового поля прогнозується зростати з 34,1 мільярда доларів у 2024 році до 70,1 млрд. Дол. США в 2034 році, з CAGR – 7,5%.
З AI у розмірі ринку нафти та газу Очікується, що в 2034 році зросте з 3,5 млрд. Дол.
З Попит на клапан ялинки прогнозується зростати з 4206,4 млн. Дол. США до 2024 до 7 100,3 млн. Дол.
З Офшорна ринкова вартість Ров оцінюється в 1,0 млрд. Дол. США у 2024 р. І прогнозується, що до 2034 року досягне 1,5 млрд. Дол. США, з CAGR – 3,8%.
З Вартість ринкової системи відновлення газу в Європі прогнозується зростати з 158,1 млн. Дол. США в 2023 році до 242,5 млн. Дол. США до 2033 року, при температурі зростання 4,3%.
З Розмір ринку нафтогазових шлангів Очікується, що в 2023 році зросте з 1,409,5 млн. Дол. США до 2,138,4 млн. Дол.
Продаж нафтової рідкої сировини Очікується, що в 2023 році до 474,1 млрд. Дол. США зросте з 313 млрд. Дол.
З Ринкова вартість контролю піску Очікується, що в 2023 році зросте з 3,03 млрд. Дол.
З Розмір ринку ринку на березі свердління Очікується, що в 2023 році до 4,9 млрд. Дол. США зросте з 4,1 млрд. Дол.
Про майбутні розуміння ринку (FMI)
Future Market Insights, Inc. (Esomar Certified, одержувач премії Стіві та член Торгової палати Великої Нью -Йорка) пропонує глибокі уявлення про рушійні фактори, що підвищують попит на ринку. FMI виступає як провідний глобальний постачальник ринкової розвідки, консультаційних послуг, консалтингу та заходів для упаковки, продуктів харчування та напоїв, споживчих технологій, охорони здоров'я, промислових та хімічних речовин. Завдяки величезній команді з понад 400 аналітиків у всьому світі, FMI надає глобальну, регіональну та місцеву експертизу щодо різноманітних сфер та тенденцій галузі в більш ніж 110 країнах.
Зв’яжіться з нами:
Майбутня ринок Insights Inc. Christiana Corporate, 200 Continental Drive, Suite 401, Newark, Delaware – 19713, США Т: +1-347-918-3531 Для запитів на продаж: sales@futuremarketinsights.com Веб -сайт: https://www.futuremarketinsights.com LinkedIn | Twitter | Блоги | YouTube
AI принципово трансформує ландшафт розробки програмного забезпечення, приносить неперевершену ефективність, мінімізуючи ризик та дозволяє розробникам присвячувати більше часу на високий вплив, креативну та стратегічну роботу. Від автоматизації повторюваних завдань кодування до впорядкування процесів тестування та налагодження, AI готовий підвищити продуктивність та підвищити якість програмного забезпечення.
Незважаючи на те, що вони ще на ранніх стадіях, інтеграція ШІ в робочі процеси розвитку швидко розвивається, з просуванням, які переробляють, як програмне забезпечення розробляється, побудовано та підтримується. Використовуючи алгоритми машинного навчання, обробку природної мови та прогнозовану аналітику, AI не тільки зменшує цикли розвитку, але й сприяє інноваціям за допомогою розумніших інструментів та рамок.
Давайте вивчимо деякі найперспективніші програми AI у розробці сьогодні, виклики, які слід врахувати, і що ми можемо очікувати найближчим часом.
AI-кероване управління вразливістю
У сьогоднішньому телекомунікаційному ландшафті управління вразливістю є критичною сферою, де ШІ може негайно вплинути. Ось як AI покращує цей процес:
Оцінка ризику та оцінка Аналізуючи історичні дані про вразливість та інтелект загрози, ШІ може присвоїти показники ризику вразливості, допомагаючи операторам зрозуміти, які загрози потребують негайної уваги.
Аналіз впливу Здатність AI оцінювати потенційний вплив вразливості на конкретні операції дозволяє командам безпеки визначати пріоритетні проблеми з найбільш серйозними наслідками для доступності даних та послуг.
Зниження помилкових позитивних результатів Використовуючи розширену фільтрацію, AI зменшує помилкові позитиви в сповіщеннях про загрозу, заощаджуючи час та дозволяє фахівцям безпеки зосереджуватися на фактичних загрозах.
Автоматизовані рекомендації щодо відновлення AI може запропонувати виправити або патчі для вразливості, впорядкування процесу відновлення та допомога командам ефективно керувати ризиками.
Прогнозування машинного навчання AI також може передбачити, які вразливості, ймовірно, будуть використані, засновані на середовищі організації та поточному ландшафту загрози, що дозволяє проактивні захисні сили.
Підтримка полювання на загрозу Запропонуючи сфери розслідування та надаючи контекстні уявлення, AI допомагає групам безпеки у виявленні та нейтралізації потенційних загроз ефективніше.
Аналітика безпеки: підтримка запобігання втратам даних
Інструменти аналітики безпеки, що працюють на AI, особливо цінні у запобіганні втрат даних (DLP). Ці інструменти автономно знаходять конфіденційні дані в системах, контролюють поведінку користувачів та виявляють незвичну діяльність, яка може вказувати на потенційне порушення. AI-керовані рішення DLP можуть реагувати на випадки безпеки в режимі реального часу, допомагаючи запобігти витоку даних до того, як вони посилюються.
Підвищення ефективності розвитку за допомогою ШІ
AI також ефективний для обробки повторюваних або стомлюючих завдань. Наприклад, він може генерувати тестовий код, аналізувати журнали виробництва та навіть створювати початкові структури класу для впорядкування кодування.
Незважаючи на те, що дванадцять місяців тому нам було б комфортно менше, ніж 5% наших завдань кодування, виконуючи AI, сьогодні площа поверхні, де AI може допомогти або виконувати кодування, значно розширилася, і вона продовжить зростати. AI вже допомагає розробникам у вирішенні технічного боргу та простих оновлень.
Виклики та ризики з ШІ в розвитку
Незважаючи на те, що AI має величезний потенціал, він також приносить конкретні ризики, на які повинні ретельно орієнтуватися. Однією з головних проблем є безпека, оскільки моделі, керовані AI, можуть ненавмисно вводити вразливості, якщо вони не обережно обробляються. Погано підготовлені моделі AI також можуть призвести до проблем якості. Наприклад, якщо AI буде навчений на хибному коді, він, ймовірно, призведе до аналогічних недоліків.
Ще одна проблема-це налагодження, оскільки розробники, які занадто сильно покладаються на код, що генерується AI, не розуміючи, що він може боротися, коли виникають проблеми. Це вже спостерігається в сценаріях, коли розробники копіюють та вставляють код без адаптації, що може призвести до непередбачених ускладнень. Організації повинні приймати сильну політику управління щодо використання ШІ в розробці для вирішення цих проблем та гарантувати, що ШІ посилює, а не перешкоджає процесу.
Рекомендації щодо впровадження ШІ
Щоб ефективно інтегрувати AI у свій процес розробки, почніть з визначення чітких вказівок щодо його використання та виділення ресурсів для моніторингу його застосування. Співпраця є ключовою-команди з питань інженерії, управління продуктами, маркетинг та підтримка для визначення випадків використання високого впливу. Після ідентифікації зосередьтеся на створенні доказів концепції. Виберіть один або два випадки використання, щоб реалізувати як пілотні проекти, скориставшись підтримкою постачальників, щоб мінімізувати початкові інвестиційні витрати.
Нарешті, пріоритетність підвищення кваліфікації своєї команди, проводячи навчання в концепціях AI та машинного навчання. Облаштування розробників необхідним досвідом допоможе розблокувати весь потенціал інструментів AI та забезпечити довгостроковий успіх.
Cloud Services, що працюють на AI
Сьогодні особистий хмарний ринок швидко розвивається, що представляє значні можливості для провайдерів телекомунікацій та інших операторів. Оскільки споживачі все більше покладаються на мобільні пристрої для зберігання дорогоцінних спогадів, основних документів та особистих даних, попит на безпечні та надійні хмарні рішення зросла.
Постачальники телекомунікацій та оператори унікально розміщуються, щоб скористатися цією тенденцією, пропонуючи особисті хмарні послуги, які не тільки відповідають потребам споживачів, але й сприяють лояльності клієнтів та зростанню доходу. Особисті хмарні рішення забезпечують безперебійний спосіб користувачам зберігати, отримувати доступ та ділитися своїм цифровим вмістом на декількох пристроях, забезпечуючи безпеку даних та покращення досвіду користувачів.
Інноваційні особисті функції хмари
Використовуючи потужність AI, особисті хмарні платформи можуть трансформувати досвід користувачів за допомогою розширених функцій покращення фотографій, таких як автоматизована корекція кольорів, зменшення шуму та видалення об'єктів, що робить особисті спогади більш яскравими та спільними. Ці можливості не тільки покращують задоволеність користувачів та залучення, але й відкривають двері для додаткових послуг з доданою вартістю, таких як інтелектуальна організація цифрового контенту та спеціалізовані рекомендації.
Інтегруючи ці інноваційні функції, перевізники можуть підвищити лояльність клієнтів, розмежувати свої пропозиції та розблокувати нові потоки доходів за допомогою преміум-підписок або можливостей для продажу, все, забезпечуючи безперебійний та передовий цифровий досвід.
Загалом, інтеграція ШІ в розробку підвищує ефективність, покращує якість коду та дозволяє швидше, інноваційні випуски. Це зменшує витрати, скорочує цикли розвитку та забезпечує більш спритний підхід до відповіді на потреби клієнтів. Зрештою, AI може сприяти зростанню бізнесу та утримувати організації на передньому плані галузі.
Погляди, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не представляють швидкого режиму. Хоча інформація, надана в цій публікації, отримується з джерел, які вважають швидким режимом, є надійним, швидкий режим не несе відповідальності за будь -які збитки або збитки, що виникають внаслідок будь -яких обмежень, змін, неточностей, неправильних представлень, упущень або помилок, що містяться в них. Заголовок призначений для зручності відліку і не вважається впливати на представлену інформацію.
IAB допомагає інженерному коледжу підвищити навчальну програму та дослідження, щоб найкраще задовольнити нові потреби в рамках кібербезпеки.
Члени промислової консультативної ради (за годинниковою стрілкою зліва): Сінді Картер, програмне забезпечення Check Point; Марк Коннеллі, Boston Consulting Group; Райан Фрілман, Equifax; Sven Krasser, Crowdstrike; Бетсі Сехрен Джонс, Західний Монро; Джон Рольф, агентство національної безпеки; Ренді Раї, ветерани Об'єднані позики на житло; Джейсон Мартін, Агентство інформаційних систем оборонних систем
Марк Коннеллі, Свен Крассер та Бетсі Сехрен Джонс приєдналися до промислової консультативної ради Центру кібербезпеки Mizzou (IAB).
IAB, створений у 2021 році, допомагає Коледжу інженерії вдосконалити навчальні програми та дослідження, щоб найкраще задовольнити нові потреби в галузі кібербезпеки.
“Нам пощастило мати членів IAB, які можуть надати свій досвід кібербезпеки коледжу та порадити щодо майбутніх напрямків досліджень, освіти та інфраструктури”, – Рохіт Чадха, директор Центру кібербезпеки та доцент кафедри електротехніки та інформатики (EECS ) сказав.
Коннеллі – головний директор з питань інформаційної безпеки Boston Consulting Group, де він використовує більш ніж 30 -річний досвід роботи з ризиком та безпекою, ІТ та досвіду управління бізнесом. Раніше він був першим CISO з Thomson Reuters та Itt.
В даний час Крассер виконує функції старшого віце -президента та головного вченого в Crowdstrike, де він веде зусилля з машинного навчання, використовуючи платформу безпеки інформації про великі дані Crowdstrike. Він є співавтором понад 30 запатентованих мережевих та приймаючих технологій безпеки.
Джонс – керуючий директор West Monroe, глобальної консалтингової фірми з бізнесу та технологій, а також виконавчого директора з питань критичної інфраструктурної безпеки.
“З такими активами, як Центр кібербезпеки, Mizzou є світовим лідером у галузі кібербезпеки”,-сказав видатний професор куратора Прасад Калям, спів-директор Центру кібербезпеки та директор Центру кібер-освіти, досліджень та інфраструктури (CERI).
“Далі IAB сприяє цій репутації, консультуючи способи, як коледж може просунути навчання в кібербезпеці, стратегічно взаємодіяти з галузевими/державними групами та тим, як інженери Mizzou можуть застосувати свої дослідження до питань реального світу в кібербезпеці”,-сказав Кал'ям.
Коннеллі, Крассер та Джонс приєднуються до поточних членів IAB Cindi Carter, програмне забезпечення Check Point; Райан Фрілман, Equifax; Джейсон Мартін, Агентство оборонних інформаційних систем; Ренді Раї, ветерани Об'єднані позики на житло; та Джон Рольф, агентство національної безпеки.
Зацікавлені відвідування університету з акцентом на дослідження на кібербезпеці? Виберіть інженерію Mizzou!
Дослідження, що показує, що розшифровка підпису Portos, отриманих від сітки Аннали онкології
Південний Сан-Франциско, Каліфорнія-(діловий провід)-$ Vcyt–Veracyte, Inc. (NASDAQ: VCYT), провідна компанія з діагностики раку, сьогодні оголосила, що нові дані, представлені на симпозіумі раку АСКО 2025 року (ASCO GU) Рак передміхурової залози та сечового міхура. Представлені висновки також показують, що дослідницька інструмент компанії «Геномний ресурс для інтелектуального відкриття) дозволяє дозволити нові розуміння на основі даних, які в майбутньому можуть сприяти подальшому просуванню персоналізованої допомоги на рак. Отримані результати-з 17, орієнтованих на розшифровку, представлені на конференції цього тижня в Сан-Франциско, а також новий документ, опублікований у Аннали онкології.
“Широта та глибина розшифрованих даних, представлених на симпозіумі ASCO GU, підкріплюють широкий вплив на наші розшифрові тести на клінічну допомогу, а також на дослідження молекулярних основи раку передміхурової залози та сечового міхура”,-сказав Елай Давіоні, PH .D., Медичний директор Веріцит з урлогії. «Вони також демонструють прихильність Вероцит до клінічної суворості та розвитку доказів. Ми вдячні за нашу постійну співпрацю з провідними клініцистськими дослідниками, які дозволяють нам продовжувати керувати інноваціями, які можуть додатково допомогти пацієнтам ».
Основними висновками, представленими на симпозіумі ASCO GU:
Плакат (Анотація № 399): Розшифровий показник як провісник реакції на інтенсифікацію лікування в NRG Oncology-RTOG 0534 (SPORT) Фаза III, рандомізована випробуванням пожертвування після простатектомії. Представлений Аланом Поллак, доктор медичних наук, доктор наук, Університет охорони здоров’я Університету Майамі.
Це дослідження виявило, що геномний класифікатор геномного класифікатора передміхурової залози може інформувати стратегії інтенсифікації лікування пацієнтів, які проходять порятунок променевої терапії, визначаючи тих, хто отримає користь від вузлового випромінювання таза. Отримані результати-з пост-HOC-аналізу NRG Oncology/RTOG 0534 (SPORT) Фази 3, рандомізоване випробування. Результати тесту на розшифровку передміхурової залози були отримані для 709 пацієнтів, які пережили біохімічну рецидиву після простатектомії та були виділені на три засмучки лікування: 1.) Терапія променевої терапії передміхурової залози (PBRT); 2.) PBRT та короткочасна терапія депривації для андрогенів (Stadt); або 3.) променева терапія лімфатичного вузла PBRT, Stadt та Telvic Lymph (PLNRT). Вони виявили, що пацієнти з високими показниками розшифровки передміхурової залози отримували більшу користь від додавання PLNRT та Stadt до PBRT, порівняно з пацієнтами з низькими показниками геномних тестів.
“Додавання променевої терапії тазового вузла до ПБРТ та короткочасного АДТ стає частіше застосовано для пацієнтів з раком передміхурової залози з високим ризиком, які проходять випромінювання порятунку”,-сказав доктор Давіоні, автор дослідження. «Точне визначення того, які пацієнти, можливо, отримають користь від цієї стратегії, однак, може бути складним, але особливо важливим, враховуючи його додаткову токсичність та потенційні побічні ефекти. Наші результати показують, що результати тестування передміхурової залози розшифровувати можуть надати лікарям важливу інформацію, яка допоможе керувати прийняттям рішень щодо лікування зі своїми пацієнтами ».
Плакат (Анотація № 831): Класифікатор на основі РНК на основі РНК для сприятливих результатів при раку сечового міхура клінічно. Представлений Яйром Лотаном, доктором медичного відділення, Південно -Західного медичного центру.
У цьому дослідженні дослідники продемонстрували, що геномний класифікатор геномного підтипування сечового міхура точно виявляв пацієнтів, рак сечового міхура був менш агресивним, виходячи з молекулярного підтипу їх раку. У дослідженні було передбачено 226 пацієнтів з високоякісним клінічно раку сечового міхура, які згодом пройшли радикальну цистектомію без будь-якої неоад'ювантної терапії. Дослідники встановили, що пацієнти зі сприятливим підтипом раку сечового міхура в люмінному 0,41, 95% ДІ 0,20-0,83; Вони також виявили, що сприятливий підтип просвіту суттєво пов'язаний з кращою загальною виживаністю (HR 0,33, 95% ДІ 0,15-0,74; р = 0,007).
“Точна клінічна постановка при раку сечового міхура може бути складною, обмежуючи здатність клініцистів керувати рішеннями щодо лікування для своїх пацієнтів”, – сказав доктор Лотан. “Наші результати свідчать про те, що інформація про молекулярне підтипування, що надається тестом на розшифровку сечового міхура, може допомогти лікарям краще визначити, які пацієнти мають менш агресивний рак сечового міхура і можуть не потребувати інтенсифікації лікування”.
Усна презентація (Анотація №308): Прогноз підписів генів дози-відповіді на випромінювання простати: валідація портосу у випробуваннях фази III. Представлений Шуаном Чжао, доктором, Університет Вісконсіна-Медісон.
Усоральна презентація цього дослідження на симпозіумі ASCO GU також відповідала його публікації в Аннали онкології. Отримані результати демонструють, що портоси (післяопераційна оцінка променевої терапії), геномна підпис, розроблена за допомогою інструменту дослідження сітки розшифровки Веріцит, прогнозує, які пацієнти з раком простати, ймовірно, отримають користь від різних дозування порятунку та остаточної променевої терапії. Отримані результати-з пост-HOC-аналізів SAKK 09/10 та NRG Oncology/RTOG 0126 Фаза 3, рандомізовані клінічні випробування.
Серед 226 пацієнтів, оцінених після випробування SAKK 09/10, пацієнти з більш високими показниками портозу значно частіше отримали користь від променевої терапії (70 Гр проти 64 Гр), порівняно з пацієнтами з нижчими показниками портосу. Крім того, серед 215 пацієнтів, які проходили остаточну променеву терапію в дослідженні NRG Oncology/RTOG 0126, ті, що мають більш високі показники портосу, швидше за все, отримали користь від ескалації дози (79,2 GY проти 70,2 GY), порівняно з пацієнтами, які мають нижчі показники портосу. Аналіз, що використовує базу даних інструменту дослідження сітки на основі цілого транскрипту, показав, що не було сильних асоціацій між підписом Портоса та клінікопатологічними змінними, такими як раса, рівень PSA, клінічна стадія, група класу або стан ризику NCCN.
«Медики в даний час обмежені у своїх інструментах для визначення того, які пацієнти з раком передміхурової залози отримають користь від променевої терапії, що створює дозу. Наші висновки, отримані з двох фаз 3, рандомізованих досліджень, свідчать про те, що підпис, що базується на дослідженнях, може бути корисним клінічним інструментом, який допомагає інформувати важливі рішення щодо радіаційного лікування для пацієнтів після діагностики раку передміхурової залози або які переживають біохімічний рецидив »,» – сказав доктор Чжао, який також допоміг розробити підпис Портоса.
Про розшифровку простату
Геномний класифікатор розшифровки передміхурової залози-це 22-геновий тест, розроблений з використанням аналізу RNA з цілим транскриптом та машинним навчанням, який допомагає інформувати рішення про лікування пацієнтів із раком простати. Тест проводиться на біопсії або хірургічно резецированих зразках і забезпечує точний ризик розвитку метастазів із стандартним лікуванням. Озброївшись цією інформацією, лікарі можуть краще персоналізувати допомогу своїх пацієнтів і можуть рекомендувати менш інтенсивні варіанти для тих, хто має менший ризик або раніше, більш інтенсивне лікування тих, хто має більший ризик метастазів. Тест на розшифровку передміхурової залози був підтверджений у багатьох десятках опублікованих досліджень, що включають понад 100 000 пацієнтів. Це єдиний тест на експресію генів для досягнення статусу доказів та включення до таблиці стратифікації “рівня IB” в останній настанови NCCN®* для раку передміхурової залози. Більше інформації про тест на розшифровку передміхурової залози можна знайти ось.
Про розшифровку сечовий міхур
Геномний класифікатор підтипінгу геномного сечового міхура-це тест 219-гену, розроблений за допомогою аналізу РНК-транскриптома та машинного навчання, який призначений для використання у пацієнтів, які слідують за діагностикою раку сечового міхура, які стикаються з питаннями щодо інтенсивності лікування. Тест класифікує пухлини сечового міхура на п’ять молекулярних підтипів, кожен з яких має чітку біологію пухлини та потенційні клінічні наслідки. Ця інформація може допомогти лікарям та їх пацієнтам краще зрозуміти ступінь користі, яка, ймовірно, отримала б від неоад'ювантної хіміотерапії та/або ймовірності приховування захворювання, пов'язаного з неорганами, відповідно до операції. Більше інформації про тест розшифровки можна знайти ось.
Про розшифровку сітку
База даних про розшифровку включає понад 200 000 профілів цілого транскрипту у пацієнтів з урологічним раком, і використовується Вероцит та його партнери, щоб сприяти продовженню досліджень та допомогти прогресувати розуміння простати та інших урологічних раків. Інформація, отримана сіткою, доступна лише на основі дослідження. Більше інформації про розшифровку можна знайти ось.
Про Вероцит
Veracyte (NASDAQ: VCYT) – це глобальна компанія з діагностики, бачення якої полягає у трансформації догляду за раком для пацієнтів у всьому світі. Ми розширюємо можливості клініцистів високоцінними уявленнями, які їм потрібно керувати та забезпечити пацієнтів у ключові моменти в расі для діагностики та лікування раку. Наша платформа діагностики Veracyte надає високоефективні тести раку, які підживлюються широкими геномними та клінічними даними, глибокими біоінформатичними та AI-можливостями та потужним двигуном генерування доказів, який в кінцевому підсумку сприяє тривалому відшкодуванню та включенню керівних принципів для наших тестів, а також нові розуміння Для підтримки постійних інновацій та розвитку трубопроводів. Для отримання додаткової інформації відвідайте www.veracyte.com і слідкуйте за компанією на LinkedIn та X (раніше Twitter) на @veracyte.
Попереджувальна примітка щодо перспективних заяв
Цей прес-реліз містить перспективні заяви, включаючи, але не обмежуючись ними, наші твердження, пов'язані з потенціалом для розшифровки тестів передміхурової залози та розшифровки, щоб допомогти керувати лікуванням пацієнтів з раку передміхурової залози та сечового міхура, а також розшифрувати сітку, щоб забезпечити нові дані, що на основі даних може в майбутньому допомогти подальшому просунути персоналізовану допомогу на рак; що геномний класифікатор розшифровки передміхурової залози може інформувати стратегії інтенсифікації лікування пацієнтів, які проходять порятунку променеву терапію, визначаючи тих, хто отримає користь від тазового вузлового випромінювання; що результати свідчать про те, що тест на розшифровку сечового міхура може допомогти лікарям краще визначити, які пацієнти мають менш агресивний рак сечового міхура і можуть не потребувати посилення лікування; і що підпис Портоса може бути корисним клінічним інструментом, який допомагає інформувати важливі рішення щодо радіаційного лікування пацієнтів після діагностики раку передміхурової залози або які переживають біохімічну рецидиву. Перспективі заяви можна визначити такими словами, як: “Здається”, “Передбачайте”, “Заваша”, “Оцінка”, “План”, “Проект”, “Очікуй”, “Повірте”, “повинен”, “травень , “” Могло “,” би “,” Will “,” потенційно “,” Увімкнути “,” позиціонуючи “,” пропонує “,” розроблений “,” в кінцевому підсумку “та подібні посилання на майбутні періоди. Фактичні результати можуть суттєво відрізнятися від проектованих або запропонованих у будь-яких перспективних твердженнях. Ці твердження включають ризики та невизначеності, що може призвести до того, що фактичні результати істотно відрізняються від наших прогнозів. Додаткові фактори, які можуть вплинути на ці перспективні заяви, можуть бути знайдені під підписом “факторів ризику” у нашому річному звіті про форму 10-К, поданий 29 лютого 2024 року, та на наших наступних квартальних звітах за формою 10-Q. Копії цих документів, коли вони доступні, можуть бути знайдені в розділі інвесторів на нашому веб -сайті за адресою https://investor.veracyte.com. Ці перспективні заяви говорять лише на дату цього цього Договору, і, за винятком випадків, передбачених законом, ми спеціально відмовляємося або іншим чином.
Veracyte, логотип Veracyte та розшифровки – це зареєстровані торгові марки Veracyte, Inc. та його дочірніх підприємств у США та вибраних країнах.
* Національна всеосяжна мережа раку. NCCN не надає жодних гарантій щодо їх вмісту, використання чи застосування та відмови від будь -якої відповідальності за їх застосування чи використання будь -яким чином.
Аналітика даних може надати розуміння на основі минулих кампаній найму. Він може визначити ключову демографічну групу вашого таланту. Аналітика підтримує прогностичні потреби найму. Дізнайтеся про багато способів підтримки вашої організації.
Як аналітика даних підтримує процес найму?
Аналітика даних Процесу, збирання, аналіз та інтерпретацію даних для підтримки процесу найму. Він джерела інформації з порталів роботи, соціальних медіа та опитувань працівників, щоб компанії могли приймати кращі рішення щодо найму. Замість того, щоб керівники йдуть зі своєю кишкою, можливо, приймаючи неправильне рішення, це забезпечує більш науковий підхід, що підтримує більш високий рівень успіху.
Які переваги аналітики даних у придбанні талантів?
Покращене пошук кандидатів: Аналітика даних збирає великі дані на різних платформах, таких як сайти соціальних медіа, мережеві сайти та портали роботи. Цей процес відкриває різні можливості пошуку кандидатів. Компанії можуть навіть знайти кандидатів, які не активно шукають роботу, яка підходить для ролі. Аналітика також визначає закономірності поведінки кандидатів, щоб визначити, коли кандидати найбільш відкриті до нових можливостей.
Забезпечує показники найму: Ця технологія забезпечує показники процесу найму, включаючи час, вартість та джерело прокату. Ці показники допомагають компаніям вирішувати вузькі місця в процесі найму для досягнення більш високого рівня ефективності.
Покращує досвід кандидата: Компанії повинні забезпечити оптимальний досвід опитування кандидатам. Якщо цього не зробити, може завдати шкоди репутації організації. Аналітика даних отримує розуміння через опитування, зворотній зв'язок та швидкість скидання додатків для виявлення точок болю та сфери вдосконалення. Наприклад, компанія може використовувати ці аналітики для просто надмірно складних додатків або забезпечити більш персоналізований підхід на етапах інтерв'ю.
СНІД з оцінкою кандидата: Аналітика даних допомагає компаніям оцінювати кандидатів, щоб вони могли звузити пошук роботи. Наприклад, аналітика може дати розуміння кандидатів, які найкраще підходять для робочих ролей на основі навичок, освіти та досвіду. Керівники можуть використовувати цю інформацію для прийняття правильних рішень щодо найму.
Зменшує упередження: Чи усвідомлюють це лідери чи ні, багато з них застосовують упереджений підхід у своїх рішеннях про найм. Аналітика видаляє ці упередження, що допомагає компаніям розвивати різноманітну та всеосяжну робочу силу. Ця технологія також може визначити сфери, де упередження заважають процесу найму, що підтримує більш неупереджену систему, що рухається вперед.
Визначає кандидатів на майбутній успіх: Дані можуть бути використані для показу потенціалу працівників для керівних ролей під час процесу набору та за її межами. Це може розглядати такі фактори, як навчання з ефективності, просування в кар’єрі та історія навчання, щоб визначити найкращих працівників для планування розвитку та правонаступництва.
Вимірює ефективність ініціатив найму: Технологія збирає дані для визначення ефективності різних ініціатив найму. Це може виміряти успіх ярмарків вакансій, оголошень та публікацій у соціальних мережах, щоб організації могли визначити найкращі методи найму, що рухаються вперед.
Підвищує утримання працівників: Згідно з статистикою, працівники, які задоволені та займаються своїми компаніями, швидше залишаються лояльними. Аналітика даних може контролювати взаємодію та задоволеність під час процесу найму та протягом усього життя працівників за допомогою опитувань та інших процесів зворотного зв'язку. Це може допомогти компаніям підготуватися до дефіциту персоналу. Ця технологія також забиває невдоволення працівників на початку, щоб підприємства могли оновити свою політику, забезпечуючи більш високі показники утримання.
Використання аналітики даних у придбанні талантів
Аналітика даних може допомогти керівникам приймати кращі рішення щодо найму, але етичний підхід є важливим. Ось кілька способів забезпечити дотримання найкращих практик при інтеграції даних та отримання талантів.
Забезпечити безпеку та дотримання: Організації повинні забезпечити конфіденційну інформацію, наприклад, резюме та особисту інформацію, не порушена. Вони повинні інтегрувати практики кібербезпеки, такі як шифрування, контроль доступу та регулярні резервні копії.
Навігуйте етичні проблеми: Аналітика даних має тенденцію до усунення упередженості з процесу найму, але вона також може збирати упереджені шкали переміщення даних іншим способом. Фахівці з персоналу повинні продовжувати моніторингові системи, щоб гарантувати, що вони не використовують упереджену інформацію.
Використовуйте прозорість: Кандидати повинні знати про те, як технології інтегруються в процеси найму. Організації повинні попросити кандидатів на згоду перед впровадженням процесів. Потенційним працівникам слід дозволити відмовитися, якщо вони не почуваються комфортно.
Ця стаття була спочатку опублікована Stahl Necruiting.
Для забезпечення найкращого досвіду ми використовуємо такі технології, як файли cookie для зберігання та/або доступу до інформації про пристрої. Згода на ці технології дозволить нам обробляти дані, такі як поведінка перегляду або унікальні посвідчення особи на цьому сайті. Не згода або зняття згоди, може негативно впливати на певні особливості та функції.
Технічне зберігання або доступ суворо необхідний для законної мети забезпечення використання конкретної послуги, явно запитуваної абонентом або користувачем, або для єдиної мети здійснення передачі зв'язку через електронну мережу комунікацій.
Технічне зберігання або доступ необхідний для законної мети зберігання уподобань, які не вимагають абонента чи користувача.
Технічне зберігання або доступ, який використовується виключно для статистичних цілей. Технічне зберігання або доступ, який використовується виключно для анонімних статистичних цілей. Без повістки в суд, добровільне дотримання з боку вашого постачальника послуг Інтернету або додаткові записи від третьої сторони, інформація, що зберігається або отримана лише для цієї мети, зазвичай не може бути використана для ідентифікації вас.
Технічне зберігання або доступ необхідний для створення профілів користувачів для надсилання реклами або відстеження користувача на веб -сайті або на декількох веб -сайтах для подібних маркетингових цілей.
– Власна платформа Klugklug аналізує 300 м+ впливових людей у 150+ країнах та 160+ мовах, що охоплюють основні платформи, такі як Instagram, YouTube, Tiktok (за межами Індії), Snapchat та LinkedIn
-Зараз платформа обслуговує понад 200 клієнтів у різних секторах, включаючи FMCG, електроніку, бренди B2C та платформи електронної комерції.
Klugklug, провідна глобальна платформа маркетингу SaaS, відзначає свою третю річницю, відзначаючи подорож інновацій, зростання та трансформації галузі. Протягом останніх трьох років компанія переосмислила маркетинг впливу, запровадивши стратегії, керовані даними, що замінюють здогадки з точністю, допомагаючи брендам оптимізувати кампанії, підвищувати прозорість та максимізувати рентабельність інвестицій. Маючи сильну присутність у Індії, Південно -Східній Азії, Близькому Сході та інших глобальних ринках, Клугклуг міцно зарекомендував себе як лідер категорії в екосистемі маркетингу, що впливає на вплив.
З моменту свого створення Клугклуг оскаржив неефективність, яка давно зазнала маркетингу впливу. У галузі переважають неточні націлювання на аудиторію, відсутність оптимізації та погана прозорість – випуски, що призводять до витрачених бюджетів та неоптимальних результатів кампанії. Використовуючи AI та аналітику в режимі реального часу, Klugklug наділив брендів приймати обґрунтовані рішення, гарантуючи, що кожне партнерство, що впливає на вплив, підтримується автентичною оглядом аудиторії та вимірюваним впливом.
Швидкий успіх Клугклуга є свідченням його руйнівної технології та орієнтованого на клієнтів підходу. Зараз платформа обслуговувала понад 200 клієнтів у різних секторах, включаючи FMCG, електроніку, бренди B2C та платформи електронної комерції. Надаючи глибокі розуміння даних про надійність впливу, показники залучення та демографічні показники аудиторії, Klugklug допоміг бізнесу по всьому світу підвищити ефективність маркетингу до 40-60%.
«Маркетинг, що впливає на впливового, традиційно пронизаний неефективністю, бренди часто покладаються на поверхневі показники та в основному суб'єктивність для прийняття рішень. У Klugklug ми змінили це, запропонувавши підхід, керований даними, який дозволяє брендам з упевненістю оптимізувати свої стратегії впливу, наше найбільше досягнення за останні три роки сприяє усвідомленню необхідності “прозорості та перевірки” в маркетингу впливу на вплив . Ми послідовно виступали за розумніші, прийняття рішень, що керуються даними, що дає неймовірні результати, які завоювали нам багатьох друзів у засновників. Промислові підписи та CMO кола, які ще більше рекомендували нас іншим брендам »,-сказав Калян Кумар, співзасновник та генеральний директор Klugklug.
«Лідери галузі у всьому світі все частіше визнають силу маркетингу, орієнтованого на дані, ми спостерігаємо зростаючий попит з боку брендів, які хочуть вийти за рамки рішень на основі інтуїції, а натомість покладаються на важкі дані та аналітику в режимі реального часу, щоб сприяти маркетинговим стратегіям впливу на вплив . Klugklug створив репутацію довіреного ресурсу для компаній, які шукають ефективності та вимірюваного впливу у своїх кампаніях, і ми раді взяти це далі, коли ми розширюємось у всьому світі »,-сказав Вайбхав Гупта, співзасновник та CPO з Klugklug.
Власна платформа Klugklug аналізує 300 м+ впливових людей у 150+ країнах та 160+ мовах, що охоплюють основні платформи, такі як Instagram, YouTube, Tiktok (за межами Індії), Snapchat та LinkedIn. Його інструменти, що працюють на AI, розкривають реальних послідовників та залучені аудиторії, що дозволяє брендам ефективно орієнтуватися на потрібних споживачів. Унікальні можливості Клугклуга, включаючи миттєвий пошук ключових слів, розпізнавання зображень та аудіо, відстеження конкуренції та звітність про кампанію, зробили це кращим вибором для деяких провідних світових брендів та агентств.
У рамках свого подальшого зростання Клугклуг оголосив про амбітні плани розширення щодо Індії та Південної Азії, Південно -Східної Азії, Мени та Латинської Америки. Компанія вже стала свідком зростання в 5 разів у перших двох кварталах 2024 року і зараз орієнтується на зростання в 10 разів до кінця FY 24-25. Ключові ринки дорожньої карти розширення включають Таїланд, Малайзію, Філіппіни, Кувейт та Саудівську Аравію.
Про Клугклуг
Klugklug-це платформа SaaS Marketing, яка дає можливість брендам, агенціям та маркетологам з орієнтованими на дані розуміння для оптимізації співпраці впливового. З присутністю в Південній Азії, Південно -Східній Азії та на Близькому Сході, Клугклуг дозволяє своїм клієнтам досягти ефективності 40 – 60% в маркетингових кампаніях, що впливають на вплив. Ці всебічні аналітики дають можливість оптимізації, прозорості та відповідності для брендів і, таким чином, революціонізують новий підхід до маркетингу впливу в усьому світі.
